摘要： 随着矿山智能化建设的不断推进,机器人技术与无人驾驶技术成为智慧矿山系统发展的热点问题。辅 助运输机器人作为煤矿井下运输环节的重要组成部分,其自主导航性能受到井下巷道复杂环境特征的严重影响。针 对辅助运输机器人的复杂工况,提出一种基于多模态信息融合的自主导航方法。集成激光雷达、RGB-D 深度相机、 IMU 等多类型传感器,融合点云数据、图像数据、位姿数据等多模态信息,基于Rtabmap 算法实现高精度定位与建图, 为机器人提供更全面、更准确的环境感知数据。构建高精度、高真实性地图,提高井下巷道环境中的定位准确性。基 于指数加权改进A∗算法以提高路径搜索效率,与传统算法相比搜索时间缩短约50%。并通过引入二阶贝塞尔曲线 平滑路径,有效提高机器人的行驶效率。试验结果表明,辅助运输机器人的运输效率提升24. 91%,且安全性能更佳。 研究结果为煤矿井下机器人自主导航技术开发及应用提供了理论参考。

关键词: 辅助运输机器人　多模态信息融合　定位与建图　路径规划